熊世富 郭 武

（中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)電子工程與信息科學(xué)系，合肥，230027）

引 言

語(yǔ)音檢索是在大量的語(yǔ)音數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)感興趣的關(guān)鍵詞以及主題，其中關(guān)鍵詞的檢索技術(shù)（Spoken term detection，STD）是目前研究的熱點(diǎn)。由于NIST的推動(dòng)［1］，采用兩步驟的關(guān)鍵詞檢索是主流算法。第一步通過(guò)大詞匯連續(xù)語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)（Large vocabulary continuous speech recognition，LVCSR）將語(yǔ)音文件轉(zhuǎn)化為文本，第二步在識(shí)別的文本上查找所關(guān)注的關(guān)鍵詞。這種算法的優(yōu)越性在于可以充分利用LVCSR的成果，另外關(guān)鍵詞還可以動(dòng)態(tài)設(shè)置。但是由于LVCSR無(wú)法識(shí)別集外詞（Out of vocabulary，OOV），相比于集內(nèi)詞檢索，導(dǎo)致集外詞檢索性能急劇下降，因而如何提高集外詞的檢索性能是STD系統(tǒng)面臨的一個(gè)主要挑戰(zhàn)。

為了解決集外詞檢索問(wèn)題，學(xué)者們將識(shí)別單元投向?qū)庠~具有更強(qiáng)建模能力的子詞單元［2］，通常為音素：通過(guò)音素識(shí)別器生成音素網(wǎng)格（Lattices），并將查詢(xún)?cè)~轉(zhuǎn)化為音素序列，最后從音素網(wǎng)格中檢索［3］。除音素之外，其他子詞單元也被用在語(yǔ)音檢索中，如：詞片［4］（Fragment），音節(jié)［5］（Syllable）等。這些基于非音素子詞單元語(yǔ)音檢索的基本思想是創(chuàng)建一個(gè)合適的子詞列表，該子詞列表既能很好地對(duì)集外詞進(jìn)行表示，又對(duì)語(yǔ)言的上下文約束信息具有較強(qiáng)的捕捉能力。其中詞片是基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)，使用統(tǒng)計(jì)方法自動(dòng)選擇的可變長(zhǎng)度音素序列，而音節(jié)則具有很強(qiáng)的語(yǔ)言學(xué)特征。在檢索方面，為了滿(mǎn)足速度和性能上的要求，完全匹配的n元語(yǔ)言模型－加權(quán)有限狀態(tài)機(jī)［6］（ngram－weighted finite state transducer，ngram－WFST）檢索和模糊匹配檢索［7］分別被提出。

相對(duì)而言，基于音素的STD系統(tǒng)受語(yǔ)法約束較小，更容易發(fā)現(xiàn)集外詞，但也更容易在識(shí)別中引入虛警；而詞片和音節(jié)的STD系統(tǒng)受語(yǔ)法約束較強(qiáng)，在相同的條件下，對(duì)于OOV更容易形成漏警?？紤]到音素、音節(jié)、詞片的不同性質(zhì)和它們之間潛在的互補(bǔ)性，本文分別生成了基于音素、音節(jié)、詞片的STD系統(tǒng)，并將三者進(jìn)行結(jié)果融合。針對(duì)音素、音節(jié)和詞片的不同特點(diǎn)，對(duì)基于音素的STD系統(tǒng)采用完全匹配的ngram－WFST檢索以降低虛警，對(duì)基于音節(jié)、詞片的STD系統(tǒng)則采用模糊匹配檢索以減少漏警。最后采用線性邏輯回歸［8］（Linear logistic regression，LLR）的算法將三個(gè)子系統(tǒng)的結(jié)果進(jìn)行融合，提高檢索性能。

1 多流信息融合檢索系統(tǒng)

多流信息融合的關(guān)鍵詞檢索系統(tǒng)如圖1所示。在系統(tǒng)中，包括詞片、音節(jié)和音素三種不同的識(shí)別單元。一般而言，針對(duì)OOV詞的子詞STD系統(tǒng)基本框架包括語(yǔ)音轉(zhuǎn)寫(xiě)和關(guān)鍵詞檢索兩個(gè)模塊。對(duì)于待檢索的任意語(yǔ)音文件，首先通過(guò)子詞解碼器將語(yǔ)音文件轉(zhuǎn)寫(xiě)為子詞Lattices，同時(shí)為了方便檢索，需要將非音素Lattices轉(zhuǎn)化為音素Lattices，并建立相應(yīng)的音素倒排索引以加快后端的檢索速度。對(duì)于待查詢(xún)的關(guān)鍵詞，也需要通過(guò)字形到音（Grapheme to phoneme，G2P）的轉(zhuǎn)換得到需查詢(xún)的音素序列，然后在倒排索引上進(jìn)行音素匹配，其中置信度的選擇是非常重要的。下面將逐一介紹音素、音節(jié)、詞片子詞列表的挑選方法。

1.1 音素

為了增加詞邊界信息，加上特殊符號(hào)以標(biāo)明單詞邊界，如alabama：＃ae l ax b ae m ax＃，這樣相對(duì)于平常英語(yǔ)識(shí)別中常用到的40～50個(gè)左右的音素，本文使用的音素個(gè)數(shù)相對(duì)會(huì)多很多，有171個(gè)帶位置信息的音素。在此基礎(chǔ)上重新構(gòu)建字典對(duì)應(yīng)的音素信息，用大量的文本數(shù)據(jù)訓(xùn)練生成3gram音素語(yǔ)言模型（Language model，LM）用于解碼。

圖1 多流信息融合STD系統(tǒng)Fig.1 Multi－streamed based STD system

1.2 音節(jié)

為了獲得用于解碼的音節(jié)列表，首先進(jìn)行了英語(yǔ)音節(jié)化工作。采用基于支持向量機(jī)－隱馬爾科夫模［9－10］（Support vector machine－h(huán)idden markov model，SVM－HMM）的方法對(duì)LVCSR詞典進(jìn)行音節(jié)化，并提取所有不同的音節(jié)單元，獲得了21 000個(gè)帶位置信息的音節(jié)，并用于生成3gram音節(jié)語(yǔ)言模型。

1.3 詞片

與音節(jié)不同，詞片為基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的。本文通過(guò)減值的5gram音素語(yǔ)言模型［4］獲得了21 000個(gè)帶位置信息的詞片，并用這個(gè)詞片列表生成3gram詞片語(yǔ)言模型用于解碼。

2 檢索算法

在進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別后，需要建立音素倒排索引。本文在實(shí)驗(yàn)中采用Lattice－tool［11］工具將音素Lattices轉(zhuǎn)化為ngram倒排索引，其中每條gram索引g包含信息為gram音素串Ig、所屬語(yǔ)音文件IDg、發(fā)生位置（開(kāi)始時(shí)間－結(jié)束時(shí)間）Og和后驗(yàn)概率得分Wg，以g（Ig，Og，Wg，IDg）表示。待檢索的關(guān)鍵詞在轉(zhuǎn)換成音素序列之后，就在ngram倒排索引中進(jìn)行檢索。

為了提高性能，根據(jù)不同子詞系統(tǒng)的特點(diǎn)，對(duì)基于音素的子系統(tǒng)采用完全匹配的ngram－WFST檢索方法，對(duì)基于音節(jié)和詞片的子系統(tǒng)采用模糊匹配的檢索方法。為便于描述，針對(duì)固定的語(yǔ)音文件，將ngram 索引g（Ig，Og，Wg，IDg）簡(jiǎn)寫(xiě)為g（Ig，Og，Wg），定義｜g｜為索引g中Ig包含的音素個(gè)數(shù)。

2.1 ngram－WFST完全匹配檢索

基于ngram－WFST的檢索系統(tǒng)由三部分組成：首先將ngram倒排索引編譯生成索引FST，其次將查詢(xún)?cè)~發(fā)音分段并編譯成用于檢索的詞典FST，最后將索引FST和詞典FST進(jìn)行FST合成，以達(dá)到檢索的目的。具體過(guò)程如下：

2.1.1 索引FST

（1）為每條ngram索引g（Ig，Og，Wg）分配輸入狀態(tài)Sg和輸出狀態(tài)Eg，將索引g（Ig，Og，Wg）轉(zhuǎn)化為FST弧r（Sg，Eg，Ig，Og，Wg），并且新建初始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài)S，E。

（2）添加轉(zhuǎn)移弧r（S，Sg，ε，ε，1.0）和r（Eg，E，ε，IDg，1.0），使所有的r（Sg，Eg，Ig，Og，Wg）與初始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài)S，E連通，其中ε為FST中的空符號(hào)表達(dá)。

（3）添加轉(zhuǎn)移弧r（Eg，Sg′，ε，ε，1.0），將滿(mǎn)足條件①索引重疊時(shí)間dist（g，g′）＜T和②｜g｜＝N｜，g′｜＜＝N的弧r（Sg，Eg，Ig，Og，Wg）和r（Sg′，Eg′，Ig′，Og′，Wg′）相連，生成初始的 FST 索引。

（4）對(duì)初始FST索引使用FST確定化、狀態(tài)數(shù)最小化、ε－移除操作進(jìn)行優(yōu)化，生成最終的索引FST。

2.1.2 詞典FST

（1）將查詢(xún)?cè)~發(fā)音進(jìn)行ngram分段。以n＝3為例，對(duì)于alabama這個(gè)詞，其ngram分段發(fā)音為alabama：＃ae－l－ax－b－ae－m－ax＃，3gram 分段發(fā)音數(shù)為3。

（2）將3gram分段發(fā)音編譯為詞典FST，如圖2所示。

圖2 詞典3gram－WFSTFig.2 3gram－WFST of dictionary

2.1.3 檢索

由于索引FST 中ngram 弧r（Sg，Eg，Ig，Og，Wg）均與初始狀態(tài)和結(jié)束狀態(tài)相連，所以最終的檢索過(guò)程只需將詞典FST和索引FST進(jìn)行FST合并操作即可。為了降低虛警，對(duì)檢索返回得分進(jìn)行長(zhǎng)度歸一化

式中：qtste為查詢(xún)?cè)~項(xiàng)q的一個(gè)檢索結(jié)果，N（q）為q對(duì)應(yīng)發(fā)音中的音素個(gè)數(shù)，M（q）為q的ngram分段發(fā)音數(shù)，Wgi為q的ngram分段發(fā)音對(duì)應(yīng)的第i條索引gi（Igi，Ogi，Wgi，IDgi）中的后驗(yàn)概率Wgi。

2.2 模糊匹配檢索

對(duì)于音節(jié)和詞片子詞系統(tǒng)，為了減少漏警，在不過(guò)多引入虛警的前提下，使用模糊匹配進(jìn)行檢索。模糊匹配檢索系統(tǒng)構(gòu)建的大致過(guò)程為：獲得3gram倒排索引，其中所有索引g滿(mǎn)足條件｜g｜＝3；檢索查詢(xún)?cè)~項(xiàng)q的triphone發(fā)音序列，如alabama：＃ae－l－ax－l－ax－b－ax－b－ae－b－ae－m－ae－m－ax＃，在相鄰triphone 3gram索引時(shí)間間隔dist（g，g′）小于一定閾值T的條件下，檢索到的不同tirphone數(shù)M大于單詞總triphone發(fā)音數(shù)N（q）的一半時(shí)召回并返回如下得分

發(fā)音個(gè)數(shù)，Wgi為q的triphone發(fā)音對(duì)應(yīng)的第i條索引gi（Igi，Ogi，Wgi，IDgi）中的后驗(yàn)概率Wgi。

3 多流信息融合方法

由于本文中有三個(gè)子系統(tǒng)，對(duì)于同一個(gè)關(guān)鍵詞，這三個(gè)子系統(tǒng)可能給出不同的置信度得分和不同的檢索結(jié)果。本文在線性回歸的基礎(chǔ)上，分三種情況對(duì)結(jié)果進(jìn)行得分融合。當(dāng)一個(gè)關(guān)鍵詞檢索結(jié)果在三個(gè)子系統(tǒng)中都被檢出時(shí)，對(duì)各個(gè)系統(tǒng)的得分進(jìn)行線性加權(quán)

當(dāng)一個(gè)關(guān)鍵詞檢索結(jié)果只由兩個(gè)系統(tǒng)檢出時(shí)，融合得分為這兩個(gè)系統(tǒng)得分的線性加權(quán)

最后，當(dāng)一個(gè)關(guān)鍵詞檢索結(jié)果僅由單系統(tǒng)檢出時(shí)，認(rèn)為它不夠可信，對(duì)該系統(tǒng)的得分進(jìn)行懲罰

式中：p為懲罰因子。

融合中的關(guān)鍵問(wèn)題是線性回歸參數(shù)的選取，本文使用線性邏輯回歸融合策略，具體過(guò)程為：首先提取開(kāi)發(fā)集中所有三個(gè)子系統(tǒng)檢索結(jié)果中的正例（正確的檢索結(jié)果）得分和反例（錯(cuò)誤的檢索結(jié)果）得分作為L(zhǎng)LR的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，訓(xùn)練并獲得各系統(tǒng)相應(yīng)的權(quán)重系數(shù)w1，w2，w3，然后將這些權(quán)重歸一化作為式（3）的加權(quán)系數(shù)和式（5）中對(duì)應(yīng)系統(tǒng)的懲罰因子，最后對(duì)w1，w2，w3兩兩歸一化作為式（4）相應(yīng)系統(tǒng)的加權(quán)系數(shù)，例如：當(dāng)某個(gè)檢索結(jié)果只由系統(tǒng)i和系統(tǒng)j檢出時(shí)，加權(quán)系數(shù)分別為

4 實(shí)驗(yàn)配置

4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及基本配置

本文實(shí)驗(yàn)是在NIST STD 2006英語(yǔ)電話(huà)語(yǔ)音數(shù)據(jù)庫(kù)上進(jìn)行的，該數(shù)據(jù)庫(kù)包含開(kāi)發(fā)集和測(cè)試集兩部分，每部分都有大約3h語(yǔ)音。

聲學(xué)模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)為總計(jì)360h語(yǔ)音的Switchboard和CallHome語(yǔ)料庫(kù)。語(yǔ)言模型訓(xùn)練采用Switchboard、CallHome語(yǔ)料庫(kù)的標(biāo)注文件和英語(yǔ)廣播新聞數(shù)據(jù)。

采用39維感知線性預(yù)測(cè)（Perceptual linear prediction，PLP）參數(shù)作為聲學(xué)特征。通過(guò)最大似然估計(jì)（Maximum likelihood estimation，MLE）訓(xùn)練算法得到60高斯的HMM模型，然后使用最小音素錯(cuò)誤（Minimum phone error，MPE）區(qū)分性訓(xùn)練準(zhǔn)則對(duì)獲得的MLE參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化。

4.2 OOV詞挑選

由于NIST任務(wù)集中集外詞相對(duì)較少，只有2%左右的比例，不適合研究工作的開(kāi)展，因此需要在NIST的任務(wù)集上重新挑選一些詞匯作為集外詞。挑選集外詞的原則是：首先保留NIST測(cè)試任務(wù)中已有的集外詞，也就是語(yǔ)音識(shí)別詞典中不包含的詞匯；其次挑選具有一定意義的地名、人名，這些詞匯的選擇是因?yàn)樗鼈兘?jīng)常是關(guān)鍵詞檢索所關(guān)注的內(nèi)容。為了保證關(guān)鍵詞檢索的穩(wěn)健性，要求被選擇的OOV詞均最少在開(kāi)發(fā)集和測(cè)試集出現(xiàn)過(guò)5次以上。為保證實(shí)驗(yàn)的真實(shí)性，對(duì)于這些集外詞，必須把其對(duì)應(yīng)的原始語(yǔ)音文件從聲學(xué)模型訓(xùn)練中去除，文本標(biāo)注從語(yǔ)言模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中剔除，語(yǔ)音識(shí)別詞典也要剔除這些OOV詞。基于以上原則，在開(kāi)發(fā)集上挑選了313個(gè)集外詞，在測(cè)試集上挑選了320個(gè)集外詞。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析

對(duì)于STD任務(wù)，使用NIST STD 2006評(píng)測(cè)計(jì)劃定義的實(shí)際詞項(xiàng)權(quán)重值［1］（Actual term weighted value，ATWV）作為主要的性能評(píng)估尺度。

5.1 音素識(shí)別率

表1給出了STD 2006開(kāi)發(fā)集上不同解碼單元在集內(nèi)詞區(qū)域和集外詞區(qū)域的音素識(shí)別率（Phone recognition accuracy，PACC）。對(duì)于集內(nèi)詞識(shí)別而言，音素識(shí)別系統(tǒng)的PACC明顯低于音節(jié)、詞片和詞識(shí)別系統(tǒng)的PACC。由于詞識(shí)別系統(tǒng)對(duì)集外詞的建模能力較弱，導(dǎo)致詞識(shí)別系統(tǒng)在集外詞和集內(nèi)詞區(qū)域的PACC反差很大，其在集外詞區(qū)域上的PACC明顯低于音節(jié)、詞片識(shí)別系統(tǒng)。

表1 不同解碼單元在NIST STD 2006開(kāi)發(fā)集上的音素識(shí)別率Table 1 Phone recognition accuracy using different types of decoding units on NIST STD06development set%

5.2 集外詞檢索性能

（1）單系統(tǒng)檢索結(jié)果

表2分別給出了ngram－WFST和模糊匹配檢索系統(tǒng)在STD 2006開(kāi)發(fā)集上的檢索結(jié)果。由于音節(jié)和詞片識(shí)別系統(tǒng)PACC較高，識(shí)別混淆低，使用模糊匹配能在引入較少虛警的情況下，降低了漏警，因而模糊匹配檢索結(jié)果好于ngram－WFST檢索結(jié)果。音素識(shí)別系統(tǒng)本身混淆就很高，使用模糊匹配，在虛警已很高的情況下又進(jìn)一步提高了虛警，其模糊匹配性能是不可接受的。

基于表2實(shí)驗(yàn)結(jié)果，對(duì)于音素檢索系統(tǒng)，使用ngram－WFST檢索，對(duì)于音節(jié)和詞片檢索系統(tǒng)，使用模糊匹配檢索。同時(shí)，為了平衡虛警和漏警，所有系統(tǒng)均使用詞項(xiàng)相關(guān)置信度歸一方法提高系統(tǒng)性能［12］。

表2 NIST STD 2006開(kāi)發(fā)集上ngram－WFST和模糊匹配檢索結(jié)果Table 2 ATWV results based on ngram－WFST and fuzzy search on NIST STD06development set

（2）多系統(tǒng)融合結(jié)果

為了研究不同子詞系統(tǒng)之間的互補(bǔ)性，分別做了音素、音節(jié)、詞片系統(tǒng)之間的兩兩融合和三者間的融合，表3為對(duì)應(yīng)的ATWV值。相對(duì)于性能最好的以詞片作為識(shí)別單元的單系統(tǒng)，多系統(tǒng)融合的性能在開(kāi)發(fā)集和測(cè)試集上，分獲得了11%和12%的ATWV相對(duì)提升。

表3 開(kāi)發(fā)集和測(cè)試集上的集外詞檢索ATWVTable 3 ATWV results of OOV on development and eval set

（3）融合系統(tǒng)檢索時(shí)間復(fù)雜度分析

多流信息融合系統(tǒng)采用三個(gè)STD子系統(tǒng)進(jìn)行獨(dú)立的集外詞檢索，最后進(jìn)行三系統(tǒng)的檢索結(jié)果融合。其中STD子系統(tǒng)由兩部分構(gòu)成：子詞解碼部分和檢索部分，子詞解碼時(shí)間依賴(lài)于解碼器的速度，因此三系統(tǒng)的總解碼時(shí)間基本上等于單系統(tǒng)的三倍。

而對(duì)于本文中使用的檢索算法，ngram－WFST檢索和模糊匹配檢索系統(tǒng)時(shí)間復(fù)雜度各有不同，模糊匹配由于檢索到查詢(xún)?cè)~部分triphone發(fā)音既可召回，相對(duì)于ngram－WFST完全匹配算法，搜索空間變大，搜索時(shí)間更長(zhǎng)；具體檢索耗費(fèi)時(shí)間如表4所示。本文實(shí)驗(yàn)中，主機(jī)配置為：

Pentium（R）Dual－Core CPU 3.00GHz，2GB內(nèi)存。

表4 開(kāi)發(fā)集上的各子詞STD系統(tǒng)的檢索耗時(shí)Table 4 Search time of different sub－word units STD system on development set

從表4可知，在已經(jīng)建立好索引的情況下，當(dāng)采用串行方式時(shí)，三系統(tǒng)總計(jì)檢索時(shí)間為三者之和，檢索開(kāi)發(fā)集上313個(gè)詞需要耗費(fèi)21.52s。但是值得注意的是，多流融合STD系統(tǒng)由三個(gè)完全獨(dú)立的子系統(tǒng)構(gòu)成，完全可以并行處理，這時(shí)融合系統(tǒng)檢索速度等同于最慢系統(tǒng)的檢索速度，檢索開(kāi)發(fā)集上313個(gè)詞只需耗費(fèi)7.65s。

6 結(jié)束語(yǔ)

雖然詞片和音節(jié)分別以數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)和語(yǔ)言學(xué)規(guī)則兩種不同方式選擇，由于兩者均為可變長(zhǎng)度的音素序列，在一定程度上具有相似性，導(dǎo)致兩者的互補(bǔ)性較弱，因而融合之后性能提升不大。由于音素語(yǔ)言模型約束性較弱，無(wú)法充分利用上下文信息，因此音素識(shí)別器的識(shí)別混淆度很大，識(shí)別生成的lattices中包含很多音節(jié)和詞片不包含的信息，從而使得音素和音節(jié)、詞片間互補(bǔ)性較強(qiáng)，融合之后能夠顯著提高檢索性能。

本文首先分別利用音素、音節(jié)和詞片構(gòu)建STD系統(tǒng)用于集外詞檢索，接著研究了各子詞對(duì)集外詞的建模能力，并針對(duì)各子詞STD系統(tǒng)的特性，對(duì)音素系統(tǒng)使用完全匹配的ngram－WFST檢索、對(duì)詞片和音節(jié)進(jìn)行模糊匹配檢索，提高單系統(tǒng)性能，最后利用線性回歸得分融合策略，較大程度提高了系統(tǒng)性能。

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